แชร์ผ่าน

การมิเรอร์ใน Fabric คืออะไร

  • บทความ

Mirroring in Fabric เป็นโซลูชันที่มีต้นทุนต่ําและเวลาแฝงต่ําเพื่อนําข้อมูลจากระบบต่าง ๆ มารวมกันในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์เดียว คุณสามารถทําซ้ําอสังหาริมทรัพย์ที่มีอยู่ของคุณไปยัง OneLake ของ Fabric ได้โดยตรงจากฐานข้อมูล Azure และแหล่งข้อมูลภายนอกที่หลากหลาย

ด้วยข้อมูลล่าสุดในรูปแบบที่สามารถคิวรีได้ใน OneLake ตอนนี้คุณสามารถใช้บริการที่แตกต่างกันทั้งหมดใน Fabric เช่น การเรียกใช้การวิเคราะห์ด้วย Spark การดําเนินการสมุดบันทึก วิศวกรรมข้อมูล การแสดงภาพผ่านรายงาน Power BI และอื่นๆ

การทํามิเรอร์ใน Fabric ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเพลิดเพลินไปกับผลิตภัณฑ์ที่รวมกันอย่างลงตัวแบบครบวงจรและใช้งานง่ายซึ่งออกแบบมาเพื่อทําให้ความต้องการด้านการวิเคราะห์ของคุณง่ายขึ้น สร้างขึ้นเพื่อความเปิดและทํางานร่วมกันระหว่าง Microsoft และโซลูชันเทคโนโลยีที่สามารถอ่านรูปแบบตาราง Delta Lake แบบโอเพนซอร์ส มิลเลอร์คือโซลูชันแบบครบวงจรที่มีต้นทุนต่ําและเวลาแฝงต่ําที่ช่วยให้คุณสามารถสร้างแบบจําลองข้อมูลของคุณใน OneLake ซึ่งสามารถใช้ได้สําหรับความต้องการวิเคราะห์ทั้งหมดของคุณ

จากนั้น ตาราง Delta สามารถใช้ได้ทุกที่ Fabric ช่วยให้ผู้ใช้สามารถเร่งการเดินทางไปยัง Fabric ได้

ทําไมต้องใช้มิเรอร์ใน Fabric?

ทุกวันนี้องค์กรจํานวนมากมีข้อมูลการดําเนินงานที่สําคัญสําหรับภารกิจหรือการวิเคราะห์ที่อยู่ในไซโล

การเข้าถึงและการทํางานกับข้อมูลนี้ในปัจจุบันต้องใช้ไปป์ไลน์ ETL (แยกการแปลงโหลด) ที่ซับซ้อน กระบวนการทางธุรกิจ และไซโลการตัดสินใจการสร้าง:

  • จํากัดการเข้าถึงข้อมูลที่สําคัญ และจํากัดการเปลี่ยนแปลงข้อมูล
  • แรงเสียดทานระหว่างคนกระบวนการและเทคโนโลยี
  • เวลารอนานในการสร้างไปป์ไลน์ข้อมูลและกระบวนการไปยังข้อมูลที่สําคัญอย่างยิ่ง
  • ไม่มีอิสระในการใช้เครื่องมือที่คุณจําเป็นต้องใช้ในการวิเคราะห์และแชร์ข้อมูลเชิงลึกอย่างสะดวกสบาย
  • การขาดพื้นฐานที่เหมาะสมสําหรับผู้ใช้ในการแชร์และทํางานร่วมกันในข้อมูล
  • ไม่ทั่วไป เปิดรูปแบบข้อมูลสําหรับสถานการณ์การวิเคราะห์ทั้งหมด - BI, AI, Integration, Engineering และแม้แต่ Apps

การทํามิเรอร์ใน Fabric ให้ประสบการณ์การใช้งานที่ง่ายดายเพื่อเร่งเวลาให้ได้ค่าสําหรับข้อมูลเชิงลึกและการตัดสินใจ และเพื่อแบ่งไซโลข้อมูลระหว่างโซลูชันเทคโนโลยี:

  • ใกล้กับการจําลองแบบแบบเรียลไทม์ของข้อมูลและเมตาดาต้าลงในที่จัดเก็บข้อมูลดิบ SaaS ด้วยการวิเคราะห์ที่มีอยู่ภายในสําหรับ BI และ AI

แพลตฟอร์ม Microsoft Fabric ถูกสร้างขึ้นบนพื้นฐานของ Software as a Service (SaaS) ซึ่งนําความเรียบง่ายและการรวมกันไปยังระดับใหม่ทั้งหมด หากต้องการเรียนรู้เพิ่มเติมเกี่ยวกับ Microsoft Fabric โปรดดู Microsoft Fabric คืออะไร

การมิเรอร์สร้างสามรายการในพื้นที่ทํางาน Fabric ของคุณ:

นอกเหนือจากตัวแก้ไขคิวรี SQL แล้ว ยังมีระบบเครื่องมือที่กว้างขวาง รวมถึง SQL Server Management Studio (SSMS) ส่วนขยาย mssql ด้วย Visual Studio Code และแม้แต่ GitHub Copilot

การแชร์ ช่วยให้ง่ายต่อการควบคุมและจัดการการเข้าถึง เพื่อให้แน่ใจว่าคุณสามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลที่สําคัญได้ การแชร์ยังช่วยให้การตัดสินใจในองค์กรของคุณมีความปลอดภัยและเป็นประชาธิปไตย

ประเภทของการมิเรอร์

Fabric เสนอวิธีการที่แตกต่างกันสามวิธีในการนําข้อมูลเข้าสู่ OneLake ผ่านการมิเรอร์

  • การ มิเรอร์ฐานข้อมูล – การมิเรอร์ฐานข้อมูลใน Microsoft Fabric ช่วยให้สามารถจําลองแบบฐานข้อมูลและตารางทั้งหมด ช่วยให้คุณสามารถนําข้อมูลจากระบบต่าง ๆ มารวมกันในแพลตฟอร์มการวิเคราะห์เดียว
  • การ มิเรอร์เมตาดาต้า – การทํามิเรอร์เมตาดาต้าใน Fabric ซิงโครไนซ์เมตาดาต้า (เช่น ชื่อแค็ตตาล็อก สคีมา และตาราง) แทนที่จะย้ายข้อมูลจริง วิธีนี้ใช้ ทางลัดเพื่อให้มั่นใจว่าข้อมูลยังคงอยู่ในแหล่งข้อมูลในขณะที่ยังคงสามารถเข้าถึงได้อย่างง่ายดายภายใน Fabric
  • เปิดมิ เรอร์ – การสะท้อนกลับด้านใน Fabric ถูกออกแบบมาเพื่อขยายมิเรอร์ตามรูปแบบตาราง Delta Lake แบบเปิด ความสามารถนี้ช่วยให้นักพัฒนาสามารถเขียนข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงของแอปพลิเคชันของพวกเขาลงในรายการฐานข้อมูลที่มิเรอร์ใน Microsoft Fabric โดยตรง โดยยึดตามวิธีการแสดงแบบเปิดและ API สาธารณะ

ในปัจจุบัน มีฐานข้อมูลภายนอกต่อไปนี้พร้อมใช้งาน:

แพลตฟอร์ม ใกล้การจําลองแบบแบบเรียลไทม์ ประเภทของการมิเรอร์ บทช่วยสอนแบบครอบคลุม
ฐานข้อมูลที่มิเรอร์ Microsoft Fabric จาก Azure Cosmos DB (ตัวอย่าง) ใช่ การมิเรอร์ฐานข้อมูล บทช่วยสอน: Azure Cosmos DB
ฐานข้อมูลที่มิเรอร์ Microsoft Fabric จาก Azure Databricks (ตัวอย่าง) ใช่ การมิเรอร์เมตาดาต้า บทช่วยสอน: Azure Databricks
ฐานข้อมูลที่มิเรอร์ Microsoft Fabric จากฐานข้อมูล Azure SQL ใช่ การมิเรอร์ฐานข้อมูล บทช่วยสอน: ฐานข้อมูล Azure SQL
ฐานข้อมูลที่มิเรอร์ Microsoft Fabric จากอินสแตนซ์ที่จัดการแล้วของ Azure SQL (ตัวอย่าง) ใช่ การมิเรอร์ฐานข้อมูล บทช่วยสอน: อินสแตนซ์ที่มีการจัดการของ Azure SQL
Microsoft Fabric มิเรอร์ฐานข้อมูลจาก Snowflake ใช่ การมิเรอร์ฐานข้อมูล บทช่วยสอน: Snowflake
เปิดฐานข้อมูล ที่มิเรอร์ (ตัวอย่าง) ใช่ เปิดการมิเรอร์ บทช่วยสอน: เปิดการมิเรอร์
ฐานข้อมูลที่มิเรอร์ Microsoft Fabric จากฐานข้อมูล Fabric SQL (ตัวอย่าง) ใช่ การมิเรอร์ฐานข้อมูล กําหนดค่าโดยอัตโนมัติ

การจําลองแบบเวลาจริงที่ใกล้เคียงกับการจําลองแบบฐานข้อมูลทํางานอย่างไร

การมิเรอร์เปิดใช้งานโดยการสร้างการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยไปยังแหล่งข้อมูลการดําเนินงานของคุณ คุณเลือกว่าจะทําซ้ําทั้งฐานข้อมูลหรือแต่ละตาราง และ Mirroring จะทําให้ข้อมูลของคุณซิงค์กันโดยอัตโนมัติ เมื่อตั้งค่าแล้ว ข้อมูลจะทําซ้ําไปยัง OneLake อย่างต่อเนื่องเพื่อการใช้การวิเคราะห์

ต่อไปนี้คือเทนต์หลักของการมิเรอร์:

  • การเปิดใช้งาน Mirroring ใน Fabric ใช้งานได้ง่ายและใช้งานง่ายโดยไม่จําเป็นต้องสร้างไปป์ไลน์ ETL ที่ซับซ้อน จัดสรรทรัพยากรการคํานวณอื่น ๆ และจัดการการเคลื่อนไหวข้อมูล

  • มิเรอร์ใน Fabric เป็นบริการที่มีการจัดการเต็มรูปแบบดังนั้นคุณไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับโฮสต์ บํารุงรักษา หรือจัดการการจําลองการเชื่อมต่อแบบมิเรอร์

การมิเรอร์เมตาดาต้าทํางานอย่างไร

การเลียนแบบไม่เพียงแต่เปิดใช้งานการจําลองข้อมูลเท่านั้น แต่ยังสามารถทําได้ผ่านทางลัดหรือการทํามิเรอร์เมตาดาต้าแทนการจําลองข้อมูลเต็มรูปแบบ ช่วยให้สามารถใช้งานข้อมูลได้โดยไม่ต้องย้ายหรือทําซ้ําข้อมูลจริง ๆ การทําสําเนาในบริบทนี้หมายถึง การจําลองแบบเมตาดาต้าเท่านั้น—เช่น ชื่อแค็ตตาล็อก สคีมา และตาราง—แทนที่จะเป็นข้อมูลจริง วิธีนี้ช่วยให้ Fabric สามารถทําให้ข้อมูลจากแหล่งที่แตกต่างกันสามารถเข้าถึงได้โดยไม่ต้องทําซ้ํา ทําให้ง่ายต่อการจัดการข้อมูล และลดความต้องการในการจัดเก็บข้อมูล

ตัวอย่างเช่น เมื่อเข้าถึง ข้อมูลที่ลงทะเบียนใน Unity Catalog แล้ว Fabric mirror จะแสดงเฉพาะโครงสร้างแค็ตตาล็อกจาก Azure Databricks เพื่อให้สามารถเข้าถึงข้อมูลเบื้องต้นผ่านทางลัดได้ วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าการเปลี่ยนแปลงใด ๆ ในข้อมูลต้นฉบับจะมีผลใน Fabric ทันทีโดยไม่ต้องย้ายข้อมูล รักษาการซิงโครไนซ์แบบเรียลไทม์และเพิ่มประสิทธิภาพในการเข้าถึงข้อมูลที่ทันสมัย

การเปิดมิเรอร์ทํางานอย่างไร

นอกจากการจําลองแบบเปิดใช้งานการจําลองแบบข้อมูล โดยการสร้างการเชื่อมต่อที่ปลอดภัยไปยังแหล่งข้อมูลของคุณ คุณยังสามารถเลือกผู้ให้บริการข้อมูลที่มีอยู่ หรือเขียนแอปพลิเคชันของคุณเองเพื่อเก็บข้อมูลลงในฐานข้อมูลแบบมิเรอร์ เมื่อคุณสร้าง ฐานข้อมูล แบบมิเรอร์แบบเปิดผ่าน API สาธารณะหรือผ่านพอร์ทัล Fabric คุณจะสามารถรับ URL ของโซนเชื่อมโยงไปถึงใน OneLake ซึ่งคุณสามารถเปลี่ยนแปลงข้อมูลต่อข้อกําหนดในการเปิดมิเรอร์

เมื่อข้อมูลอยู่ในโซนเริ่มต้นที่มีรูปแบบที่เหมาะสมการจําลองแบบจะเริ่มทํางานและจัดการความซับซ้อนของการผสานการเปลี่ยนแปลงด้วยการอัปเดตการแทรกและลบเพื่อแสดงลงในตาราง delta วิธีนี้ช่วยให้มั่นใจได้ว่าข้อมูลใด ๆ ที่เขียนลงในโซนเชื่อมโยงไปถึงจะได้รับทันทีและเก็บข้อมูลใน Fabric ให้เป็นปัจจุบัน

การแชร์

การแชร์ช่วยให้ง่ายต่อการควบคุมและจัดการการเข้าถึง ในขณะที่การควบคุมความปลอดภัย เช่น การรักษาความปลอดภัยระดับแถว (RLS) และการรักษาความปลอดภัยระดับวัตถุ (OLS) และอื่น ๆ ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณสามารถควบคุมการเข้าถึงข้อมูลที่ละเอียดอ่อนได้ การแชร์ยังช่วยให้การตัดสินใจในองค์กรของคุณมีความปลอดภัยและเป็นประชาธิปไตย

โดยการแชร์ ผู้ใช้อนุญาตให้ผู้ใช้อื่นหรือกลุ่มผู้ใช้สามารถเข้าถึงฐานข้อมูลมิเรอร์ได้โดยไม่ต้องให้สิทธิ์เข้าถึงพื้นที่ทํางานและส่วนที่เหลือของรายการ เมื่อมีบางคนแชร์ฐานข้อมูลที่มิเรอร์ พวกเขายังอนุญาตให้เข้าถึงจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL และแบบจําลองความหมายเริ่มต้นที่เกี่ยวข้องกัน

สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดู แชร์ฐานข้อมูลแบบมิเรอร์และจัดการสิทธิ์ของคุณ

คิวรีแบบข้ามฐานข้อมูล

ด้วยข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มิเรอร์ของคุณจัดเก็บไว้ใน OneLake คุณสามารถเขียนคิวรีข้ามฐานข้อมูล รวมข้อมูลจากฐานข้อมูลที่มิเรอร์ คลัง และจุดสิ้นสุดการวิเคราะห์ SQL ของ Lakehouses ในคิวรี T-SQL เดียวได้ สําหรับข้อมูลเพิ่มเติม ให้ดู เขียนคิวรีข้ามฐานข้อมูล

ตัวอย่างเช่น คุณสามารถอ้างอิงตารางจากฐานข้อมูลที่มิเรอร์และคลังสินค้าโดยใช้การตั้งชื่อแบบสามส่วน ในตัวอย่างต่อไปนี้ ให้ใช้ชื่อสามส่วนเพื่ออ้างอิงถึง ContosoSalesTable ในคลังสินค้าContosoWarehouse จากฐานข้อมูลหรือคลังสินค้าอื่น ส่วนแรกของแบบแผนการตั้งชื่อสามส่วน SQL แบบมาตรฐานคือชื่อของฐานข้อมูลที่มิเรอร์

SELECT * 
FROM ContosoWarehouse.dbo.ContosoSalesTable AS Contoso
INNER JOIN Affiliation
ON Affiliation.AffiliationId = Contoso.RecordTypeID;

วิศวกรข้อมูลด้วยข้อมูลฐานข้อมูลที่มิเรอร์ของคุณ

Microsoft Fabric มีความสามารถด้านวิศวกรรมข้อมูลต่าง ๆ เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลของคุณสามารถเข้าถึงได้ง่าย มีการจัดการอย่างดี และมีคุณภาพสูง จาก Fabric วิศวกรข้อมูล ing คุณสามารถ:

  • สร้างและจัดการข้อมูลของคุณเป็น Spark โดยใช้เลคเฮ้าส์
  • ออกแบบไปป์ไลน์เพื่อคัดลอกข้อมูลลงในเลคเฮ้าส์ของคุณ
  • ใช้ข้อกําหนดงาน Spark เพื่อส่งงานชุด/การสตรีมไปยังคลัสเตอร์ Spark
  • ใช้สมุดบันทึกเพื่อเขียนโค้ดสําหรับการนําเข้าข้อมูล การเตรียมการ และการแปลงข้อมูล

วิทยาศาสตร์ข้อมูลที่มีข้อมูลฐานข้อมูลที่มิเรอร์ของคุณ

Microsoft Fabric เสนอ Fabric Data Science เพื่อสนับสนุนให้ผู้ใช้ดําเนินการเวิร์กโฟลว์วิทยาศาสตร์ข้อมูลแบบ end-to-end ให้เสร็จสมบูรณ์เพื่อวัตถุประสงค์ในการเพิ่มประสิทธิภาพข้อมูลและข้อมูลเชิงลึกทางธุรกิจ คุณสามารถทํากิจกรรมที่หลากหลายได้ตลอดกระบวนการวิทยาศาสตร์ข้อมูลทั้งหมดตั้งแต่การสํารวจข้อมูล การเตรียมการและทําความสะอาดไปจนถึงการทดลอง การวางรูปแบบ การให้คะแนนแบบจําลอง และการให้บริการข้อมูลเชิงลึกเชิงทํานายไปยังรายงาน BI

ผู้ใช้ Microsoft Fabric สามารถเข้าถึง ปริมาณงานวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้ จากจุดนั้น พวกเขาสามารถค้นหาและเข้าถึงแหล่งข้อมูลต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้อง ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถสร้างการทดลองการเรียนรู้ของเครื่อง แบบจําลอง และสมุดบันทึกได้ นอกจากนี้ พวกเขายังสามารถนําเข้าสมุดบันทึกที่มีอยู่ในหน้าแรกของวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้อีกด้วย

ฐานข้อมูล SQL ใน Fabric

คุณสามารถสร้างและจัดการ ฐานข้อมูล SQL ใน Microsoft Fabric (ตัวอย่าง) ภายในพอร์ทัล Fabric ได้โดยตรง ยึดตาม ฐานข้อมูล Azure SQL ฐานข้อมูล SQL ใน Fabric จะสะท้อนให้เห็นถึงวัตถุประสงค์ในการวิเคราะห์โดยอัตโนมัติ และช่วยให้คุณสามารถสร้างฐานข้อมูลการดําเนินงานของคุณใน Fabric ได้อย่างง่ายดาย ฐานข้อมูล SQL เป็นบ้านใน Fabric สําหรับปริมาณงาน OLTP และสามารถรวมเข้ากับการรวมตัวควบคุมแหล่งข้อมูลของ Fabric ได้

เนื้อหาที่เกี่ยวข้อง